pytorch 提供了一个简便方法torch.nn.Embedding.from_pretrained，可以将文本与预训练的embedding对应起来：

使用方法就是：

首先有一个预训练的embedding列表：

torch.Tensor([[0, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[2, 2, 3, 4],[3, 2, 3, 4], ])

这个顺序与词表的顺序要一致，这样，如果输入一个1，就意味着我要拿到第1个字的embedding，就是[1,2,3,4]；

案例

# coding: UTF-8import torchimport torch.nn as nnclass Model(nn.Module):def __init__(self, embedding_pretrained):super(Model, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(embedding_pretrained, freeze=False)def forward(self, x):out = self.embedding(x)return outif __name__ == '__main__':# 预训练的 embeddingpre_train = torch.Tensor([[0, 2, 3, 4],[1, 2, 3, 4],[2, 2, 3, 4],[3, 2, 3, 4], ])model = Model(pre_train)embedding = model(torch.Tensor([[1, 1, 1, 2, 0], # 第1句话包含的字的编号[1, 0, 2, 1, 1]]).long()) # 第2句话包含的字的编号